HOG + SVM 实现图片分类（python3）
前言
大家能看到這篇文章，想必對(duì)HOG還是有些了解了，那我就不贅述了，其實(shí)我自己不太懂，但是還是比剛開始好一些了。下面我的代碼是參考這位博主的：點(diǎn)我查看
上面那位博主是用的cifar-10數(shù)據(jù)集，但是我們的數(shù)據(jù)集很可能是普通的圖片，所以我進(jìn)行了一些改進(jìn)。
注意事項(xiàng)：
你的圖片長(zhǎng)寬可以不相等，設(shè)置好image_height和image_width即可。
如果圖片大小不相等，可以使用change_size.py，把所有圖片大小resize成一樣的。
你圖片對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽必須是這樣的：
001.jpg 1
003.jpg 2
前面是圖片名稱，后面是對(duì)應(yīng)的類別（類別用數(shù)字表示），中間要用空格隔開，每個(gè)標(biāo)簽占一行。
你要準(zhǔn)備兩個(gè)文件，一個(gè)是訓(xùn)練用的，一個(gè)是測(cè)試用的。
訓(xùn)練樣本標(biāo)簽和預(yù)測(cè)的都是一樣的格式
大家可以看github上面的實(shí)例.(image文件夾)
你的訓(xùn)練和測(cè)試的圖片可以放在同一個(gè)文件夾下面，也可以不同，設(shè)置好train_image_path和test_image_path即可。
你要根據(jù)你圖片的大小，對(duì)這行代碼進(jìn)行一些調(diào)整，這個(gè)調(diào)整需要你先了解hog的知識(shí)：
fd = hog(gray, orientations=18, pixels_per_cell=[8,8], cells_per_block=[4,4], visualise=False, transform_sqrt=True)
這是我為128x128大小圖片設(shè)置的提取hog特征的參數(shù)，你需要適當(dāng)改變一些，到時(shí)候的效果也不同。
orientations我是選9或18，即梯度方向的個(gè)數(shù)
一般來(lái)說(shuō)，圖片越大，pixels_per_cell?和cells_per_block里面的值可以相應(yīng)變大。
如果你要進(jìn)行多次，建議你把文件位置的參數(shù)寫死
#訓(xùn)練集圖片的位置 train_image_path = '/home/icelee/Downloads/dataset/small_shixun/' #測(cè)試集圖片的位置 test_image_path = '/home/icelee/Downloads/dataset/small_shixun/' #訓(xùn)練集標(biāo)簽的位置 train_label_path = '/home/icelee/Downloads/dataset/mydata.txt' #測(cè)試集標(biāo)簽的位置 test_label_path = '/home/icelee/Downloads/dataset/test.txt' #圖片大小 image_height = 128 image_width = 128- ?
你需要安裝sk-learn庫(kù)，hog，PIL庫(kù)等。可能還有一些零碎的庫(kù)，大家用pip安裝就好。
實(shí)驗(yàn)都是彩色圖片，如果你的圖片是純黑白的，很有可能需要改一下代碼，看一下代碼注釋即可
采用這個(gè)測(cè)試cifar-10,準(zhǔn)確率有50%多一點(diǎn)點(diǎn)（亂猜的準(zhǔn)確率是10%），所以效果還是可以的，雖然比不上深度學(xué)習(xí)。
為了方便大家查看，代碼放在了github:https://github.com/xiaobingchan/HOG_SVM
可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤
ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: array=[]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.
出現(xiàn)上面的錯(cuò)誤說(shuō)明沒有正常讀取到圖片，所以請(qǐng)檢查圖片寬高是不是和設(shè)置的size一樣，路徑是否正確。更改之后運(yùn)行程序時(shí)，請(qǐng)選擇重新獲取特征。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的HOG + SVM 实现图片分类（python3）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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